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    基于三層知識(shí)模型的軟件缺陷管理系統(tǒng)

    2020-02-27 12:33:54柴海燕王凱風(fēng)謝立鵬
    關(guān)鍵詞:軟件缺陷軟件測(cè)試知識(shí)庫

    柴海燕,丁 霞,王凱風(fēng),謝立鵬

    (京東方科技集團(tuán)股份有限公司,北京 100176)

    0 引言

    通過在軟件上線前對(duì)軟件進(jìn)行測(cè)試發(fā)現(xiàn)軟件缺陷并進(jìn)行修正來提升軟件質(zhì)量,軟件測(cè)試直接關(guān)系到軟件質(zhì)量。軟件測(cè)試研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域有測(cè)試用例自動(dòng)生成、測(cè)試用例約簡(jiǎn)、回歸測(cè)試、缺陷分析等[1-4]。測(cè)試用例的約簡(jiǎn)是一個(gè)NP(non-deterministic polynomial)問題,各種算法基于各種均衡搜索最重要的測(cè)試用例,然后用減少測(cè)試用例數(shù)量的方法提升軟件測(cè)試效率。這在理論上有一定價(jià)值,但在實(shí)際工作中并不接受通過犧牲缺陷檢出率而換來的工作時(shí)間的減少,因?yàn)槿魏我粋€(gè)軟件缺陷都會(huì)對(duì)軟件所在的系統(tǒng)造成致命的影響。缺陷分析研究領(lǐng)域基于歷史缺陷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并生成測(cè)試報(bào)告指導(dǎo)測(cè)試工作,比單純減少測(cè)試用例數(shù)量更有價(jià)值。但目前的缺陷分析還是基于數(shù)據(jù)層面分析與預(yù)測(cè),對(duì)軟件測(cè)試工作的價(jià)值貢獻(xiàn)受到局限。通過把知識(shí)庫的結(jié)構(gòu)引入到軟件缺陷管理中,把缺陷分析從數(shù)據(jù)管理層面提升為知識(shí)管理層面,通過機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能的方式提取規(guī)則知識(shí),并生成能指導(dǎo)軟件測(cè)試工作的策略報(bào)告,有助于從根本上提升軟件測(cè)試工作水平和效率。

    1 軟件缺陷分析

    在ISO 9000中對(duì)軟件缺陷進(jìn)行了定義,軟件缺陷是指“未滿足與預(yù)期或者規(guī)定用途有關(guān)的要求”。無論開發(fā)人員經(jīng)驗(yàn)多么豐富都不能保證所設(shè)計(jì)的軟件中沒有缺陷。軟件缺陷伴隨著軟件的整個(gè)生命周期,當(dāng)觸發(fā)條件滿足時(shí)就會(huì)觸發(fā)缺陷造成難以估量的損失。軟件測(cè)試工作就是在軟件上線之前發(fā)現(xiàn)軟件中缺陷。

    軟件缺陷分析通過對(duì)軟件開發(fā)測(cè)試過程產(chǎn)生各種缺陷進(jìn)行追蹤分析。借助電子化輔助的方法對(duì)軟件缺陷進(jìn)行記錄、分類整理、統(tǒng)計(jì)分析,可以提升這個(gè)缺陷分析的效率[5-10]。但目前缺陷分析僅僅限于對(duì)缺陷進(jìn)行統(tǒng)計(jì)度量。缺陷的分類方法有很多,IEEE組織提出了的軟件異常分類法,IBM公司提出了正交缺陷分類法,我國(guó)軍方相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)中也對(duì)軟件缺陷進(jìn)行了定義分類,例如《GJB 2786A 軍用軟件開發(fā)通用要求》中關(guān)于軟件錯(cuò)誤的分類。

    2 知識(shí)庫與機(jī)器學(xué)習(xí)

    知識(shí)庫是知識(shí)型人工智能的核心。知識(shí)庫中的知識(shí)分為三層:事實(shí)知識(shí)層、中間層、策略層。其中中間層是基于事實(shí)知識(shí)的規(guī)則過程,策略層是基于中間層知識(shí)的規(guī)則。

    人工智能不能只重視過程方法,說明性方法與經(jīng)驗(yàn)同樣重要。缺陷分析有很多相關(guān)研究,這些研究大多從算法優(yōu)化角度優(yōu)化缺陷分析工作,這種研究方向過于局限。把知識(shí)庫引入到軟件缺陷管理中,可以把缺陷分析管理從缺陷數(shù)據(jù)管理提升對(duì)軟件開發(fā)測(cè)試全流程知識(shí)管理。

    機(jī)器學(xué)習(xí)是一門人工智能的科學(xué),基于數(shù)據(jù)和算法學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)提升算法性能。機(jī)器學(xué)習(xí)采用的學(xué)習(xí)策略分為4種:機(jī)器學(xué)習(xí)、傳授學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、通過示例學(xué)習(xí)。通過知識(shí)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)算法把傳統(tǒng)的缺陷管理系統(tǒng)升級(jí)為軟件測(cè)試專家系統(tǒng)。

    3 缺陷管理系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)

    在基于知識(shí)庫數(shù)據(jù)挖掘的軟件缺陷管理系統(tǒng)中通過知識(shí)庫架構(gòu)對(duì)缺陷進(jìn)行管理,用三層知識(shí)架構(gòu)把缺陷管理從數(shù)據(jù)層面提升到知識(shí)層面。本文設(shè)計(jì)的缺陷管理系統(tǒng)從4個(gè)方面進(jìn)行軟件測(cè)試缺陷管理,缺陷數(shù)據(jù)管理、缺陷規(guī)則知識(shí)挖掘、缺陷預(yù)測(cè)、缺陷策略知識(shí)配置。其中缺陷數(shù)據(jù)管理對(duì)應(yīng)知識(shí)庫的事實(shí)知識(shí)層,缺陷規(guī)則知識(shí)挖掘?qū)?yīng)知識(shí)庫的中間層,缺陷預(yù)測(cè)與策略配置對(duì)應(yīng)知識(shí)庫的策略知識(shí)層。

    事實(shí)知識(shí)層是知識(shí)庫的基礎(chǔ)層,事實(shí)知識(shí)層的知識(shí)來源于各周邊交互系統(tǒng)或相關(guān)人員。事實(shí)知識(shí)層所采集的數(shù)據(jù)貫穿軟件開發(fā)測(cè)試工作的全流程,事實(shí)知識(shí)層所采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量決定這系統(tǒng)的可用性和有效性。

    軟件開發(fā)是一項(xiàng)系統(tǒng)工程,造成軟件缺陷的因素很多,涉及軟件開發(fā)工程的每個(gè)環(huán)節(jié)。從軟件本身角度看,軟件功能復(fù)雜度、代碼量、軟件架構(gòu)等因素與軟件缺陷都相關(guān)。從軟件開發(fā)過程來看,開發(fā)過程中的需求溝通、文檔質(zhì)量、變更過程版本記錄都會(huì)影響軟件中缺陷的多少。從開發(fā)項(xiàng)目管理角度來看,項(xiàng)目時(shí)間計(jì)劃安排不合理、PM(project manager)人員過程管理不科學(xué)、軟件開發(fā)人員的經(jīng)驗(yàn)缺乏、開發(fā)人員流動(dòng)大都可能引發(fā)軟件缺陷。從軟件開發(fā)方公司層面角度來看,軟件開發(fā)公司規(guī)模、公司資質(zhì)、項(xiàng)目是夠外包等都與軟件質(zhì)量相關(guān)。對(duì)于第三方測(cè)試公司來講,無法控制軟件開發(fā)過程,但盡可能多的獲取軟件開發(fā)相關(guān)信息數(shù)據(jù)了解軟件開發(fā)情況對(duì)軟件測(cè)試工作很有意義??梢酝ㄟ^客戶關(guān)系管理系統(tǒng)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集管理。

    同樣軟件測(cè)試也是一項(xiàng)系統(tǒng)工程,軟件開發(fā)工程決定了軟件缺陷的數(shù)量。軟件測(cè)試工作決定了檢測(cè)出的軟件缺陷數(shù)量。未檢測(cè)出的軟件缺陷會(huì)造成質(zhì)量問題,帶來各種隱患。從軟件測(cè)試過程來看,測(cè)試人員、測(cè)試文檔、測(cè)試用例設(shè)計(jì)、缺陷歷史數(shù)據(jù)的利用等因素都會(huì)與檢測(cè)出的缺陷數(shù)量相關(guān)同樣直接關(guān)乎軟件質(zhì)量。

    軟件開發(fā)與軟件測(cè)試過程中積累了很多與軟件缺陷相關(guān)的數(shù)據(jù),有效管理利用這些海量數(shù)據(jù)能提升軟件測(cè)試工作的效率。軟件缺陷管理要貫穿整個(gè)軟件開發(fā)與軟件測(cè)試過程,所以缺陷數(shù)據(jù)采集也需要貫穿軟件開發(fā)與測(cè)試全流程。

    事實(shí)知識(shí)層面通過查詢接口已經(jīng)能支撐測(cè)試人員分享獲取軟件測(cè)試相關(guān)知識(shí)。但事實(shí)知識(shí)層數(shù)據(jù)量很大,只適合查詢形式的場(chǎng)景。基于事實(shí)知識(shí)層通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘形成規(guī)則知識(shí)層的規(guī)則知識(shí)庫。事實(shí)知識(shí)層面的知識(shí)只是在描述事實(shí),而規(guī)則層知識(shí)則是對(duì)事實(shí)知識(shí)的智能抽取和提煉形成的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則。

    基于規(guī)則知識(shí)庫中的知識(shí)對(duì)軟件進(jìn)行預(yù)測(cè)并配置相應(yīng)的策略就是形成了對(duì)軟件測(cè)試工作有價(jià)值的策略層知識(shí)。

    知識(shí)庫三層的知識(shí)對(duì)測(cè)試人員價(jià)值逐層遞增,事實(shí)知識(shí)層只能給相關(guān)人員提供事實(shí)知識(shí)的描述。規(guī)則知識(shí)層能提供通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法在事實(shí)知識(shí)的基礎(chǔ)上總結(jié)出的規(guī)則經(jīng)驗(yàn)。而策略知識(shí)層可以對(duì)一個(gè)待測(cè)的軟件項(xiàng)目進(jìn)行缺陷預(yù)測(cè)并提供相應(yīng)的測(cè)試策略報(bào)告來給測(cè)試相關(guān)人員提出測(cè)試相關(guān)的工作建議。

    例如,事實(shí)知識(shí)記錄了軟件開發(fā)公司、開發(fā)人員、模塊分支數(shù)、模塊代碼行數(shù)、缺陷信息等數(shù)據(jù)知識(shí),通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法在這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行抽取可以得到一個(gè)規(guī)則知識(shí),“A公司張某某開發(fā)的代碼行數(shù)超過900行分支路徑大于10的程序模塊會(huì)大概率出現(xiàn)缺陷”。通過策略知識(shí)層可以對(duì)一個(gè)待測(cè)的軟件項(xiàng)目輸出缺陷預(yù)測(cè)報(bào)告以及測(cè)試用例設(shè)計(jì)指導(dǎo)報(bào)告。

    基于知識(shí)庫數(shù)據(jù)挖掘的軟件缺陷管理系統(tǒng)核心功能實(shí)現(xiàn)包括8個(gè)模塊:事實(shí)知識(shí)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、機(jī)器學(xué)習(xí)算法模塊、規(guī)則抽取模塊、規(guī)則知識(shí)庫、缺陷預(yù)測(cè)模塊、策略知識(shí)庫、賬號(hào)權(quán)限管理與查詢交互子系統(tǒng)。

    事實(shí)知識(shí)數(shù)據(jù)庫是缺陷預(yù)測(cè)管理的基礎(chǔ),事實(shí)知識(shí)數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)著軟件測(cè)試工作中產(chǎn)生的與軟件缺陷相關(guān)的數(shù)據(jù)。事實(shí)知識(shí)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)來源于幾個(gè)方面:測(cè)試人員、業(yè)務(wù)人員、管理人員的輸入以及從相關(guān)系統(tǒng)進(jìn)行采集。事實(shí)知識(shí)數(shù)據(jù)包括:缺陷歷史數(shù)據(jù)、項(xiàng)目管理數(shù)據(jù)、客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)等幾個(gè)方面的數(shù)據(jù)。缺陷歷史數(shù)據(jù)來源缺陷追蹤系統(tǒng),項(xiàng)目管理數(shù)據(jù)來源于測(cè)試管理人員的錄入以及開發(fā)方輸入??蛻魯?shù)據(jù)來源于客戶關(guān)系管理系統(tǒng)。在專業(yè)軟件測(cè)試公司會(huì)有很多客戶,相關(guān)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中記錄著客戶相關(guān)信息。

    數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊基于事實(shí)知識(shí)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL(extract-transform-load)處理形成基礎(chǔ)事實(shí)數(shù)據(jù)表?;A(chǔ)事實(shí)數(shù)據(jù)表有兩個(gè)類型的字段組成,缺陷標(biāo)識(shí)字段以及測(cè)試屬性字段。缺陷標(biāo)識(shí)字段標(biāo)識(shí)缺陷類型,測(cè)試屬性數(shù)據(jù)是與測(cè)試用例、測(cè)試缺陷相關(guān)的維度屬性。

    機(jī)器學(xué)習(xí)模塊把預(yù)處理模塊輸出的基礎(chǔ)事實(shí)數(shù)據(jù)表作為輸入,經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)算法輸出規(guī)則樹。規(guī)則抽取模塊根據(jù)缺陷管理目標(biāo)抽取缺陷規(guī)則,形成規(guī)則知識(shí)。規(guī)則知識(shí)庫存儲(chǔ)規(guī)則知識(shí)。軟件預(yù)測(cè)模塊基于規(guī)則知識(shí)庫中的規(guī)則對(duì)軟件進(jìn)行預(yù)測(cè),策略知識(shí)庫對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果配置相應(yīng)的缺陷管理策略。

    圖1 系統(tǒng)功能模塊圖

    4 缺陷管理主要流程

    4.1 基于知識(shí)共享的測(cè)試交互流程

    缺陷管理系統(tǒng)基于知識(shí)庫進(jìn)行設(shè)計(jì),知識(shí)庫本質(zhì)是進(jìn)行知識(shí)的加工與分享。這種共享不僅是測(cè)試人員之間、測(cè)試人員與項(xiàng)目管理人員,而且是測(cè)試人員、測(cè)試項(xiàng)目管理人員與軟件開發(fā)方的知識(shí)共享。所以基于此系統(tǒng)進(jìn)行缺陷管理其實(shí)是一個(gè)知識(shí)共享的過程?;谥R(shí)共享的測(cè)試流程涉及的實(shí)體包括:軟件開發(fā)方、缺陷管理系統(tǒng)、項(xiàng)目管理人員、測(cè)試人員。

    圖2 基于知識(shí)共享的測(cè)試交互流程圖

    開發(fā)方提供相關(guān)數(shù)據(jù)到缺陷管理系統(tǒng)。相關(guān)管理人員向缺陷管理系統(tǒng)輸入項(xiàng)目相關(guān)數(shù)據(jù)、配置相應(yīng)策略。管理系統(tǒng)給測(cè)試人員提供知識(shí)查詢、知識(shí)報(bào)告服務(wù)。管理系統(tǒng)給開發(fā)方提供缺陷相關(guān)信息以及改進(jìn)建議,將測(cè)試結(jié)果以及缺陷建議報(bào)告反饋給開發(fā)方。

    4.2 規(guī)則知識(shí)挖掘流程

    從事實(shí)知識(shí)到規(guī)則知識(shí)需要經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘的流程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、規(guī)則抽取、規(guī)則評(píng)估、規(guī)則入庫等5個(gè)步驟。

    圖3 規(guī)則知識(shí)挖掘流程

    第一步:數(shù)據(jù)預(yù)處理就是把事實(shí)知識(shí)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理成機(jī)器學(xué)習(xí)算法所要求的數(shù)據(jù)輸入格式。事實(shí)知識(shí)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)包括測(cè)試歷史數(shù)據(jù)、缺陷歷史數(shù)據(jù)(Software Defect Manegement Data)、項(xiàng)目管理數(shù)據(jù)(project management data,PMD)、客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù)(customer relationship management data,CRMD)。測(cè)試歷史數(shù)據(jù)主要包括測(cè)試用例、測(cè)試人員,缺陷歷史數(shù)據(jù)記錄著軟件測(cè)試工作測(cè)試出的缺陷相關(guān)信息,包括被測(cè)軟件項(xiàng)目信息、測(cè)試人員信息、測(cè)試用例數(shù)據(jù)、缺陷相關(guān)數(shù)據(jù)。項(xiàng)目管理數(shù)據(jù)包括項(xiàng)目描述數(shù)據(jù)、開發(fā)人員數(shù)據(jù)、開發(fā)過程數(shù)據(jù)、需求文檔、設(shè)計(jì)規(guī)范文檔、源代碼數(shù)據(jù)。客戶關(guān)系管理數(shù)據(jù),軟件開發(fā)方公司相關(guān)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)處理成由缺陷標(biāo)識(shí)字段與屬性字段組成的數(shù)據(jù)表。

    數(shù)據(jù)表按照8:2的比例把數(shù)據(jù)表記錄分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集合。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合用于訓(xùn)練生成規(guī)則,驗(yàn)證數(shù)據(jù)集合用于驗(yàn)證規(guī)則的性能。

    第二步:基于前面步驟生成的缺陷標(biāo)識(shí)、屬性字段訓(xùn)練數(shù)據(jù)表進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘形成規(guī)則樹。數(shù)據(jù)挖掘的過程由機(jī)器學(xué)習(xí)算法完成。缺陷歷史數(shù)據(jù)中包括軟件缺陷情況以及缺陷類型,所以可以用有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練,找到缺陷類別與屬性數(shù)據(jù)之間的規(guī)則。缺陷預(yù)測(cè)問題可以抽象成分類問題。這里采用決策樹算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)生成規(guī)則樹。

    第三步:在規(guī)則樹的基礎(chǔ)上進(jìn)行規(guī)則抽取。規(guī)則樹每個(gè)根節(jié)點(diǎn)以及中間節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)個(gè)屬性,葉子節(jié)點(diǎn)代表缺陷類別。每一條從規(guī)則樹根節(jié)點(diǎn)到葉子節(jié)點(diǎn)的路徑抽取成一條規(guī)則。遍歷每條從根節(jié)點(diǎn)到葉子節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)路徑就完成了規(guī)則抽取過程。

    第四步:對(duì)抽取的規(guī)則在驗(yàn)證數(shù)據(jù)集合上進(jìn)行驗(yàn)證,得到精準(zhǔn)度、覆蓋度等指標(biāo)。根據(jù)設(shè)定的指標(biāo)閾值對(duì)指標(biāo)進(jìn)行取舍,保留符合指標(biāo)要求的規(guī)則。

    第五步:前面符合要求規(guī)則入到知識(shí)庫的規(guī)則庫,入庫后這些規(guī)則就形成了規(guī)則知識(shí)層中的知識(shí)。

    4.3 缺陷預(yù)測(cè)與策略報(bào)告生成流程

    事實(shí)規(guī)則知識(shí)經(jīng)過規(guī)則知識(shí)挖掘流程的處理得到規(guī)則知識(shí),基于這些規(guī)則知識(shí)可以進(jìn)行缺陷的預(yù)測(cè)輸出缺陷預(yù)測(cè)報(bào)告。缺陷預(yù)測(cè)不是最終目的,對(duì)預(yù)測(cè)到缺陷采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施才能發(fā)揮出規(guī)則知識(shí)的價(jià)值。缺陷預(yù)測(cè)與策略生成由策略知識(shí)層控制。策略知識(shí)層的輸入為軟件項(xiàng)目資料數(shù)據(jù),輸出為缺陷預(yù)測(cè)報(bào)告以及策略生成報(bào)告。

    圖4 缺陷預(yù)測(cè)與策略報(bào)告生成流程圖

    缺陷預(yù)測(cè)與策略報(bào)告生成流程主要包括項(xiàng)目數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、

    規(guī)則匹配、生成缺陷報(bào)告、調(diào)取策略規(guī)則、生成策略報(bào)告五個(gè)步驟。

    第一步:一個(gè)軟件開發(fā)完后交付給測(cè)試公司或者部門進(jìn)行測(cè)試,軟件項(xiàng)目相關(guān)資料數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在缺陷管理系統(tǒng)中。首先要做的就是對(duì)項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。所謂數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)就是 把待測(cè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)與缺陷管理系統(tǒng)中事實(shí)知識(shí)庫中數(shù)據(jù)進(jìn)行ID(identification)關(guān)聯(lián)。匹配項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的公司客戶信息、缺陷歷史信息、測(cè)試歷史信息等屬性數(shù)據(jù)。

    第二步:對(duì)關(guān)聯(lián)后的項(xiàng)目屬性數(shù)據(jù)以及規(guī)則知識(shí)層的規(guī)則進(jìn)行匹配,如果有匹配到規(guī)則那么就可以進(jìn)行下一步。如果沒有匹配到規(guī)則提示這些數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)入庫用戶規(guī)則的訓(xùn)練與提取。

    第三步:根據(jù)規(guī)則知識(shí)層的規(guī)則知識(shí)對(duì)軟件項(xiàng)目進(jìn)行缺陷預(yù)測(cè)并生成缺陷報(bào)告。缺陷報(bào)告的內(nèi)容為對(duì)軟件中具體模塊缺陷概率以及缺陷類型進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

    第四步:缺陷報(bào)告只是對(duì)模塊的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)測(cè),還需進(jìn)一步生成對(duì)應(yīng)每個(gè)模塊風(fēng)險(xiǎn)采取的措施,也就是策略報(bào)告。策略報(bào)告的生成基于策略規(guī)則。調(diào)取策略規(guī)則就是為每種缺陷類型匹配相應(yīng)的策略規(guī)則。策略規(guī)則基于測(cè)試項(xiàng)目管理人員的配置。如果積累足夠的數(shù)據(jù)也可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)生成策略規(guī)則。

    第五步:基于匹配的策略規(guī)則生成策略報(bào)告。策略報(bào)告的內(nèi)容為對(duì)應(yīng)每個(gè)預(yù)測(cè)到缺陷采取的策略,指導(dǎo)測(cè)試用例生成密度以及測(cè)試用戶設(shè)計(jì)方案等測(cè)試動(dòng)作。

    5 結(jié)束語

    基于知識(shí)庫的軟件缺陷管理系統(tǒng)用知識(shí)庫三層架構(gòu)對(duì)軟件開發(fā)測(cè)試過程中與軟件缺陷相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)化管理,通過對(duì)事實(shí)知識(shí)進(jìn)行挖掘形成規(guī)則知識(shí),配置相關(guān)策略形成策略知識(shí),提升缺陷管理的水平和效率。本文主要設(shè)計(jì)了系統(tǒng)部的功能架構(gòu)與主要流程,后面工作還將對(duì)規(guī)則知識(shí)的挖掘算法進(jìn)行研究,可以從指標(biāo)設(shè)計(jì)、模型優(yōu)化等方面對(duì)挖掘算法進(jìn)行提升。

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